La irrupción de agentes de IA en el retail ha abierto una nueva etapa en la automatización del comercio. Asistentes que comparan, recomiendan o ejecutan compras ya forman parte del ecosistema digital de muchas marcas. Sin embargo, la cuestión ahora es cómo automatizar un negocio sabiendo qué delegar en la IA, cuándo y con qué límites.
Sobre todo esto trata el informe The automation curve in agentic commerce de McKinsey & Company, que habla del agentic commerce y propone un marco práctico para tomar decisiones sobre automatización con IA agéntica en retail.
Plantea criterios concretos para automatizar procesos sin caer en una delegación indiscriminada, asumiendo que no todas las decisiones deben ni pueden resolverse de forma autónoma. Es una guía estratégica pensada para ayudar a marcas y retailers a identificar dónde crea valor la automatización y dónde puede destruirlo.
El agentic commerce, según McKinsey
Uno de los mensajes centrales de la consultora es que el agentic commerce no persigue la autonomía total. McKinsey introduce la “automation curve” para explicar que la automatización avanza en distintos niveles de delegación y que ninguno es universalmente superior.
La clave está en identificar el punto óptimo de delegación en función de la categoría, el momento y el tipo de decisión. Y es que automatizar más no siempre implica crear más valor. En muchos casos, hacerlo sin criterio puede afectar a la experiencia, puede diluir la marca e incluso puede generar desconfianza en el cliente.
Qué procesos automatizar con agentes de IA en retail
McKinsey señala dónde funciona mejor la automatización con IA agéntica. Es en las compras repetitivas y de bajo riesgo, donde el consumidor prioriza eficiencia y fiabilidad. Éste es el terreno natural para delegar en agentes.
Reposición de productos básicos, alimentación recurrente o consumibles del hogar encajan bien en niveles altos de automatización. Aquí, los agentes comparan precios, gestionan disponibilidad, aplican promociones y ejecutan pedidos dentro de reglas predefinidas.
Para el retail, esto supone un cambio estructural. Cuando decide un agente de IA, la propuesta de valor se apoya en la ejecución, no en el discurso. Un inventario preciso, políticas claras, cumplimiento logístico y facilidad para revertir decisiones se convierten en los factores que determinan la elección.
Dónde mantener el control humano
El informe también marca ciertos límites. La automatización debe detenerse antes en categorías ligadas a identidad, aspiración o alto riesgo de arrepentimiento, como moda, lujo o compras vitales. Aquí, los agentes ayudan a analizar y comparar, pero no sustituyen la decisión humana.
Según McKinsey, esta resistencia es emocional. Aquí el valor está en el proceso de elección, en la validación personal y en el significado simbólico de la compra. Por eso, automatizar en exceso puede debilitar la relación con la marca en lugar de reforzarla.
Un punto intermedio
La mayoría de las categorías de retail se mueven en un espacio intermedio de la “automation curve”. Electrónica, viajes o equipamiento del hogar pueden combinar la delegación en la IA y el control humano de forma dinámica.
En estos casos, los agentes pueden montar propuestas completas, resolver restricciones y optimizar opciones. Pero dejan en manos del cliente las decisiones que implican compromisos importantes.
Aquí aparece uno de los conceptos más interesantes del agentic commerce según McKinsey: la explicabilidad.
A medida que aumenta la autonomía, el consumidor necesita entender qué ha decidido el agente y por qué. La capacidad de justificar una elección, una sustitución o una priorización se convierte en un factor crítico de confianza.
La automatización empieza en los datos
Otro de los avisos clave de la consultora es que la IA agéntica sólo funciona si el retail es legible para las máquinas. Es decir, los agentes no interpretan intuiciones ni matices implícitos. Operan con datos estructurados, reglas explícitas y políticas claras.
McKinsey advierte del riesgo de que ciertos productos y propuestas que resultan evidentes para las personas no lo son para los agentes. Por lo tanto, pueden quedar fuera de los flujos de decisión automatizados. Así que, la arquitectura de datos debe ser una decisión estratégica de primer nivel.
Creación de valor en un retail mediado por agentes
Cuando los agentes median en la compra, el embudo tradicional se comprime. La búsqueda, la comparación y la consideración se concentran en un único momento automatizado. Esto hace que la fidelidad ya no esté basada solamente en la afinidad emocional. Ahora dependerá de reglas, políticas y consistencia operativa.
Según McKinsey, el agentic commerce no beneficia a todos por igual. Para algunos retailers, abre la puerta a más eficiencia y escala. Para otros, especialmente los dependientes del tráfico por descubrimiento, introduce un riesgo. La diferencia está en saber qué automatizar y qué preservar.
Una guía para automatizar con criterio
El mensaje de McKinsey se puede resumir así: La IA agéntica no impone un único modelo de retail, pero sí obliga a tomar decisiones más conscientes. Su “automation curve” funciona como una herramienta práctica para orientar las inversiones, diseñar procesos y proteger la identidad de marca teniendo en cuenta que el cliente sigue siendo humano, aunque cada vez más compre a través de agentes.
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